「2023年に学ぶべきデータサイエンスのための8つのプログラミング言語」

8 programming languages for studying data science in 2023

 

1. Python

 

Pythonは、シンプルさ、NumPyやPandasなどのデータサイエンスツールの広範なライブラリ、Jupyter Notebooksとの統合による簡単な実験と可視化の実現、そして幅広い用途に対する柔軟性のため、データ分析、機械学習、自動化タスクにおける最も人気のある言語です。これらの理由から、データサイエンスに初めて取り組む人にとって学ぶのに最適な言語です。

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データサイエンスのキャリアを始めたばかりの方には、PythonとNumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learnなどの最も人気のあるデータサイエンスライブラリを学ぶことを強くおすすめします。これらのライブラリと一緒にPythonを学ぶことで、効率的に作業を行い、頭痛の種となることなく成功への道を切り開くための堅固な基盤を築くことができます。

 

2. SQL

 

データを扱う方にとって、SQLの学習は重要です。SQLを使用してSQLデータベースから情報を抽出し、分析するために使用しますし、データ専門家にとって基本的なスキルです。SQLを理解することで、MySQL、SQL Server、PostgreSQLなどのリレーショナルデータベース管理システムと対話し、データを効果的に取得、整理、修正することができます。

SQLの基本的な機能には、SELECT文を使用して特定のデータを選択する能力、INSERT文を使用して新しいデータを挿入する能力、UPDATE文を使用して既存のデータを更新する能力、DELETE文を使用して古いまたは無効なデータを削除する能力が含まれます。

 

3. Bash

 

Bash/Shellは、伝統的なプログラミング言語ではありませんが、データを扱うために非常に価値のあるツールです。Bashスクリプトを使用すると、繰り返しまたは複雑なデータタスクを手動で実行するのは面倒な作業を自動化するために、複数のコマンドを連結することができます。

Bashスクリプトは、データの検索、フィルタリング、整理によってテキストファイルを操作するのに使用することができます。データを抽出し、変換し、データベースにロードするETLパイプラインを自動化することができます。Bashは、コマンドラインからデータファイルでの計算、分割、結合などの操作や、SQLクエリやコマンドを使用してデータベースと対話することも可能です。

 

4. Rust

 

Rustは、高いパフォーマンス、メモリの安全性、並行性の機能を持つため、データサイエンスにおいて注目されている言語です。ただし、Rustはデータアプリケーションにおいては比較的新しい言語であり、Pythonと比較していくつかのデメリットがあります。

若い言語であるため、RustにはPythonと比較してデータサイエンスタスクに使用するライブラリがはるかに少ないです。機械学習やデータ分析のライブラリのエコシステムは、まだRustで成熟する必要がありますので、ほとんどのコードベースはゼロから書く必要があります。

ただし、Rustのパフォーマンス、メモリ、スレッドの安全性などの特徴は、データサイエンスシステムの効率的かつ信頼性のあるバックエンドを構築するのに適しています。Rustは、一部のデータパイプラインで必要とされる低レベルのコードの最適化や並列化に適しています。

 

5. Julia

 

Juliaは、科学技術計算や高性能数値計算のために特別に作られたプログラミング言語です。その特徴の一つは、コンパイルプロセス中にコードを最適化する能力であり、Cプログラミング言語と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮することができます。また、Juliaの構文は、MATLAB、Python、Rなどの人気のあるプログラミング言語に触発されており、これらの言語に既に慣れているデータサイエンティストにとって学びやすいです。

Juliaはオープンソースであり、開発者やデータサイエンティストのコミュニティが成長し続けており、進化を続けています。全体的に、Juliaは生産性、柔軟性、パフォーマンスのバランスを提供し、特にパフォーマンス制約のある問題に取り組んでいるデータサイエンティストにとって貴重なツールです。

 

6. R

 

Rは、データサイエンスや統計的な計算に広く使用されている人気のあるプログラミング言語です。データサイエンスに適している理由は、データ操作、可視化、分析のための多くの組み込み関数とライブラリを持っているからです。これらの関数とライブラリを使用することで、データのインポートやクリーニング、データセットの探索、統計モデルの構築など、さまざまなタスクを実行することができます。

Rは、強力なグラフィックス機能でも知られています。この言語には、高品質なグラフや可視化を作成するためのさまざまなツールが用意されており、データの探索やコミュニケーションには欠かせません。

 

7. C++

 

C++は、高性能なプログラミング言語であり、高性能な複雑な機械学習アプリケーションの構築に広く使用されています。PythonやRなどの他の言語と比べてデータサイエンスで一般的に使用されることは少ないですが、C++には特定のタイプのデータサイエンスタスクにおいて優れた選択肢となるいくつかの特徴があります。

C++の主な利点の1つはその速度です。C++はコンパイル言語であり、コードが実行される前に機械語に変換されるため、PythonやRなどの解釈型言語よりも高速な実行時間を実現することができます。

C++のもう1つの利点は大規模なデータセットの処理能力です。C++は低レベルのメモリ管理機能を持っているため、他の言語では遅くなる可能性のある大規模なデータセットを効率的に処理することができます。

 

8. Scala

 

Javaよりもシンプルで冗長性の少ないプログラミング言語をお探しの場合、Scalaは素晴らしい選択肢です。オブジェクト指向と関数型プログラミングのパラダイムを組み合わせた、多機能で柔軟な言語です。

Scalaのデータサイエンスにおける主な利点の1つは、Apache Sparkなどのビッグデータフレームワークとシームレスに統合できることです。これはScalaがこれらのフレームワークと同じJVM上で動作するためであり、分散ビッグデータプロジェクトやデータパイプラインにおいて優れた選択肢となります。

データエンジニアリングやデータベース管理のキャリアを目指す場合、Scalaの学習はキャリアの向上に役立ちます。ただし、データサイエンティストとしては、この言語の知識を習得する必要はありません。

 

結論

 

まとめると、データサイエンスに興味がある場合、これら8つのプログラミング言語のいずれかを学ぶことで、この分野でのキャリアをスタートさせるか進めることができます。各言語には、特定のデータサイエンスタスクに応じた独自の利点と欠点があります。

データサイエンスのプログラミング言語に関しては、Pythonはユーザーフレンドリーな機能、多機能性、強力なコミュニティサポートなどから人気の選択肢です。RやJuliaなどの他の言語も、統計計算、データ可視化、機械学習に優れたサポートを提供する素晴らしいオプションです。C++やRustは高性能なメモリ管理機能が必要な人におすすめです。Bashスクリプトは自動化やデータパイプラインに役立ちます。最後に、テックジョブでは必須の言語であるSQLの学習も重要です。  Abid Ali Awan（@1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データサイエンティストであり、現在はコンテンツ作成と機械学習およびデータサイエンス技術についての技術ブログの執筆に注力しています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号とテレコミュニケーションエンジニアリングの学士号を保持しています。彼のビジョンは、心の病に苦しむ学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。

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